2024-03-29T21:37:50Zhttps://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/ej/?action=repository_oaipmhoai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:001085302023-11-17T02:17:36Z06504:06505:07806
因果関係の強さに基づく定性モデル記述手法jpn人工知能と認知科学http://id.nii.ac.jp/1001/00108506/Conference Paperhttps://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/ej/?action=repository_action_common_download&item_id=108530&item_no=1&attribute_id=1&file_no=1Copyright (c) 2011 by the Information Processing Society of Japan山形大山形大橋浦悠二松尾徳朗近年、定性シミュレーションにおいて、環境系や経済学のように複雑な系を因果モデルとして記述する事が注目されている。因果モデルでは各ノードをアークでリンクし、ノードの状態変化の因果関係を視覚的に表している。既存の定性シミュレーション研究は、ノードが持つ定性値や影響の伝搬の仕方などを定義したものが多くを占めている。複数の原因ノードからリンクされている結果ノードが存在する場合、因果関係の強い原因ノードが結果ノードに強く作用する事が考えることができるが、アークで繋がれたノード間の因果関係の強度に着目した研究は少ない。本論文では、ノード間の因果関係の強度に着目し、複雑系の挙動の理解に有効的な因果モデルの記述方法を提案する。AN00349328第73回全国大会講演論文集201112212222011-03-022014-12-17